IA generativa y chatbots: ¿moda pasajera o el futuro de los negocios?

En el ámbito empresarial, los chatbots con IA generativa se están convirtiendo en una herramienta indispensable para mejorar la experiencia del cliente y optimizar operaciones internas transformando la forma en la que han venido operando. Sin embargo, la adopción masiva de esta tecnología plantea una pregunta esencial: ¿es una moda pasajera o representa un cambio duradero en la forma en que operan las organizaciones?

El auge empresarial de la IA generativa

La IA generativa no solo está impulsando el uso de chatbots, sino que también se está integrando en procesos más profundos y complejos. Según Gartner, para 2025, más del 75% de las conversaciones empresariales serán gestionadas por tecnologías de IA, destacando la importancia de esta tendencia. IDC proyecta que para 2027, las empresas líderes en América Latina dedicarán al menos el 25% de su gasto en TI a iniciativas de IA, marcando un punto de inflexión en la adopción de estas tecnologías.

Casos reales: IA que resuelve, predice y propone

Algunas empresas como OpenAI, Google y Microsoft están liderando la carrera tecnológica, implementando modelos de lenguaje avanzados que no solo responden preguntas, sino que generan contenido y resuelven problemas en tiempo real.

A nivel global, ejemplos como Amazon y su plataforma de soporte al cliente basado en IA o Tesla, que utiliza IA generativa para interpretar datos de telemetría, reflejan el impacto transformador de esta tecnología.

LAS PLÁTICAS CON LOS LÍDERES Y EMPRENDEDORES DE AMÉRICA

Casos de uso y beneficios tangibles de la IA en chatbots

En América Latina, organizaciones están adoptando IA generativa para resolver desafíos específicos en diferentes industrias. Por ejemplo:

• Banca: Bluetab, empresa líder en soluciones de datos e inteligencia artificial, colaboró con una institución bancaria para reducir el tiempo de procesamiento de solicitudes de crédito mayorista de 100 días a solo 5. Esto fue posible gracias a una IA que gestiona y procesa documentos automáticamente, mejorando la eficiencia y la experiencia del cliente.
• Retail: Empresas de retail están adoptando temas de IA generativa para analizar dinámicamente los precios de la competencia y ajustar la estrategia en tiempo real, detectar brechas en el mercado donde la empresa pueda posicionarse con promociones exclusivas, generando diferentes escenarios para dispongan de estimadores de precio de mayor visión.
• Consumo: Diseñar productos especializados, generando agentes que pueden sugerir combinaciones únicas de ingredientes, basadas en tendencias gastronómicas, preferencias del público o disponibilidad estacional, así como generar versiones saludables, económicas o adaptadas a dietas específicas (vegana, sin gluten, etc.) haciendo sus productos competitivos.
• Industria: Empresas que están utilizando IA para lograr menos mantenimiento reactivo y más eficiencia energética. Así como mayor confiabilidad en la red: predicción y prevención de fallos en infraestructuras críticas.
• Comercio Electrónico: Empresas de este segmento están utilizando IA generativa para analizar patrones de consumo y predecir necesidades futuras. Esto permite generar recomendaciones personalizadas, incrementando las tasas de conversión y fidelización del cliente.
• Construcción: Bluetab también ha trabajado con empresas de construcción para optimizar el uso de materiales. Basándose en datos históricos y planos de construcción, estas herramientas pueden calcular las cantidades exactas necesarias, reduciendo costos y minimizando desperdicios.

Chatbots + IA: Datos limpios, decisiones confiables

El éxito de la IA generativa depende directamente de la calidad de los datos con los que se entrena. Sin datos limpios y estructurados, los modelos tienden a generar respuestas imprecisas o incluso erróneas, un fenómeno conocido como “alucinaciones”.

En términos simples, las alucinaciones ocurren cuando la IA “inventa” información que parece creíble, pero no está respaldada por datos reales.

Esto puede tener implicaciones críticas en un entorno empresarial. Por ejemplo, un chatbot que ofrezca información incorrecta sobre un producto financiero podría afectar la credibilidad de una institución bancaria.

Empresas como Bluetab están abordando este desafío trabajando con sus clientes para asegurar que los datos estén optimizados en todos los niveles. Esto incluye desde la limpieza inicial de datos hasta el establecimiento de pipelines automatizados que garantizan la integridad y confiabilidad de los datos a lo largo del tiempo.

Más allá de los chatbots: Transformación estratégica

La IA generativa va mucho más allá de los chatbots. En áreas como la atención médica, se está utilizando para analizar datos de pacientes y generar diagnósticos preliminares.

En el ámbito legal, algunas empresas emplean IA generativa para revisar contratos y sugerir modificaciones, acelerando procesos que tradicionalmente consumen horas de trabajo humano.

De acuerdo con McKinsey, la IA generativa tiene el potencial de transformar profundamente sectores como la manufactura y la logística, optimizando cadenas de suministro y previendo interrupciones con mayor precisión. Este nivel de integración refleja que no se trata de una moda, sino de una evolución tecnológica que redefine las operaciones empresariales.

IA generativa: puerta de entrada al futuro empresarial

El panorama actual sugiere que los chatbots son solo una puerta de entrada a un ecosistema mucho más amplio de soluciones basadas en IA generativa. Según Gartner, el 50% de las empresas medianas y grandes adoptarán IA generativa como parte de sus operaciones principales en los próximos tres años. Esto incluye desde la optimización de procesos hasta la personalización de productos y servicios.

La IA generativa está lejos de ser una moda pasajera. Es una tecnología que está transformando la manera en que las empresas manejan datos, interactúan con sus clientes y optimizan sus operaciones.

Sin embargo, su éxito depende de cómo las organizaciones aborden los retos inherentes, como la calidad de los datos y las expectativas de implementación.

En un mundo cada vez más impulsado por datos, la capacidad de integrar IA generativa de manera efectiva será un diferenciador clave para las organizaciones que deseen mantenerse competitivas en el mercado global.

Liliana Palestina Liliana Palestina es Chief Technology Officer- CTO- en Bluetab México con una sólida trayectoria de 15 años en la gestión, transformación y diseño de soluciones en data & analytics. Ha gestionado proyectos end-to-end, cubriendo todo el ciclo de vida de los datos, desde integración y transformación hasta el análisis avanzado ML & GEN IA.